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AI，泡沫即飞轮？ MIT经济学家 Ricardo Caballero 在最新工作论文《Speculative Growth and the AI "Bubble"》中提出了一个非常有意思的观点： 真正的问题不是 AI 是不是泡沫，而是泡沫本身能否创造未来的基本面。 传统金融认为，估值来自基本面。未来现金流决定今天的价格。如果价格远远高于现金流，那就是泡沫。这几乎是所有价值投资、DCF模型以及有效市场理论共同遵循的逻辑。 Caballero则把因果关系补充成了一个闭环。价格不仅反映未来，也塑造未来。高估值带来融资能力，融资能力带来资本形成，资本形成提高生产率，生产率最终又改善未来现金流，于是原本看似脱离基本面的估值，反而成为未来基本面形成的一部分（有点像索罗斯的反身性？）。 论文认为，当估值能够影响投资时，价格上涨本身就可以帮助创造未来的基本面。 这一逻辑会在 AI 上成立的关键在于，AI 不是传统意义上的资本。 普通资本遵循边际收益递减。建更多工厂，最终会遇到需求不足、产能过剩，资本回报越来越低。 但 Caballero 认为，AI 更接近一种能够持续扩张的"劳动型资本"。GPU、模型、Agent 并不仅仅增加机器数量，而是在不断增加整个经济中的有效劳动。论文中直接将 AI 建模为能够执行原本由劳动完成任务的资本，因此资本增加的同时，劳动能力也同步扩大，资本收益递减被明显削弱。 如果继续深究，还有更加重要的发现：AI 投资改变了收入分配。 越来越多收入流向资本所有者，而资本所有者天然拥有更高的储蓄倾向。储蓄增加意味着长期资金供给增加，长期利率下降，更大的资本存量反而更容易被整个经济承载。论文称之为 Funding Feedback。资本形成越多，未来融资成本越低；融资成本越低，又进一步支持更多资本形成。整个系统开始出现正反馈，而不是传统增长模型里的负反馈。 于是经济开始出现两个完全不同的长期均衡。 一个世界里，AI 投资始终不足，资本形成缓慢，生产率长期维持低增长。 另一个世界里，AI 获得持续融资，大规模建设数据中心、GPU、模型和 Agent，最终形成新的高资本、高生产率均衡。 真正有意思的是，高资本均衡虽然存在，却无法仅靠理性市场自动到达。论文证明，从今天这个低资本状态出发，即使所有投资者都是完全理性的，也不会主动跳到那个更好的未来。原因很简单。今天没有足够资本，就不会有未来的高增长；没有未来高增长，今天就不会有高估值；没有高估值，也就没有资本形成。整个系统陷入自我锁定。 泡沫恰恰打破了这个循环。 高估值让企业能够融资，融资建设更多 GPU，训练更大的模型，部署更多 Agent，最终真正提高整个经济的生产率。泡沫不是长期均衡，而是通向长期均衡的桥梁。 这也是论文为什么反复强调 Fragility。真正的问题从来不是泡沫会不会破，而是泡沫会不会破得太早。如果资本还没有形成，融资就停止，那么整个 AI 建设就会中断，未来增长也随之消失。如果在泡沫破裂之前已经完成了足够多的数据中心、模型、Agent 和基础设施建设，那么即使估值最终回归正常，高资本均衡依然能够维持。论文明确指出，关键不是修正是否发生，而是修正是否发生得过早。 互联网就是一个典型例子。2000 年互联网泡沫彻底破裂，但光纤、服务器、软件、数据中心和互联网人才全部保留下来。泡沫消失了，互联网革命却真正开始了。AI 很可能也是类似过程，只不过留下来的不只是网络，而是智能本身。 不过，我认为 Caballero 的框架还能再向前推一步。 论文把 AI 建模成"可复制的劳动"，但现实中的 AI 正越来越接近"可复制的科研人员"。如果 AI 不仅能够替代劳动，还能够参与科研、写代码、设计芯片、发现新材料、研发新模型，那么它改变的不只是生产函数，而是创新函数。 过去，创新能力主要取决于科学家数量、工程师数量以及优秀人才数量，因此重大技术革命通常需要几十年积累，这也是康波周期长期存在的重要原因。并不是经济天然每六十年发生一次革命，而是创新资源本身增长太慢。 AI 第一次开始打破这一约束。 未来的创新能力，不再只是依靠人脑（Human brain），而可能是 Human + Millions of AI Agents。更进一步，创新能力甚至可能只依赖 ai（算力）。 算力持续增长，创新能力也持续增长。创新第一次变成了一种可以资本化、规模化扩张的生产要素。 如果再结合今天正在快速发展的 Coding Agent、Research Agent、自动科研以及递归自我改进（RSI），这个反馈会变得更强。更多 AI 带来更快科研，更快科研产生更好的模型，更好的模型继续提高科研效率，形成真正意义上的 Intelligence Flywheel。创新速度本身开始加速，而不仅仅是生产效率提高。 这也是为什么我一直认为，AI 的经济回报很可能符合 "Slowly, Then Suddenly"。 今天大家看到的是 GPU 投资、模型训练、数据中心建设，ROI 看起来并不高，于是很多人开始怀疑 AI 是不是泡沫。但这些投资真正购买的，并不是今天的利润，而是未来的智能资本。当模型能力跨越某个临界点，大规模 Agent 开始进入企业，劳动替代开始发生，生产率可能出现非线性的跃迁，过去几年看似过高的估值，也开始真正兑现。 这意味着，Caballero 所提出的反馈环路： 估值 → 投资 → 资本形成 → 基本面 未来很可能进一步演化为： 估值 → 投资 → 算力 → 智能 → 创新 → 更多 Ideas → 更高生产率 → 更高利润 → 更高估值 这里真正形成正反馈的不只是资本，而是整个社会的创新能力。 如果这一过程成立，那么 AI 带来的变化可能不仅仅是一次新的技术革命，而是改变了技术革命本身的产生机制。 历史上的康德拉季耶夫长波之所以持续四五十年，很大程度上并不是经济规律决定的，而是因为创新资源始终稀缺：科学家有限、研发能力有限、知识扩散缓慢。AI 正在改变这一前提。 未来，我们或许看到的不是一个越来越短的康波，而是在同一个 AI 平台上持续涌现多个产业革命：AI 药物、AI 材料、AI 芯片、AI 机器人、AI 生物制造……创新开始工业化，技术革命开始连续发生。 如果说熊彼特让创新成为增长的核心，罗默让知识成为增长的核心，那么 RSI 与 Caballero 共同指向的，可能是下一阶段增长理论的核心命题： 之前的熊彼特的经济周期理论，依靠破坏式创新，破坏式创新，依靠人脑和偶尔出现的天才；而 AI，第一次让这样的天才本身成为可以投资、可以批量制造、可以不断增强、而且还可以不断自我强化的资本。 从这个角度来看目前无论多大的泡沫，在指数级增长的创新面前，都可能会被很快消化。

可能好多人觉得我之前写的不清楚，那我再把这个逻辑梳理一遍，就可以比较清楚的知道该怎么做，包括美联储的路线收束，包括市场的板块权重，等等等等。 前几天写说贫富差距巨大是现在K型经济和资金价格高昂的来源。具体来说，就是美国，包括全世界，都出现了财富大量集中在少数人手上的情况。钱去了少数人手里，那么普通人的财富增长速度降低了，于是整体消费提不上去，有效需求增速下滑，配合人口结构，整体需求下滑。从这个角度看，其实我们还是处在类似于上一个三十年期的需求不足的问题里。 那么这个事情是怎么和资金价格高昂联系在一起的呢？按理来说，消费质量降低了，储蓄增长速度高于投资需求了，经济从周期循环中获得的现金流减少了，那么资金价格应该下来才对，是吧。不是的。这里面就叉出去另外一个重要影响因素。政府。政府不干。 政府不愿意戳破这个泡泡，因为戳这个泡泡有巨大的政治成本和不确定性。经济进入收缩期的时候，本来政府的财政赤字就会扩大。如果按照“正常”思维，这种时候政府应该开源节流，但是开源节流反而会加速经济下滑，有反身性，造成更大的政治风险。于是我们就看到过去几十年里，每一次出现价格清算，政府就要出手，用国家的公共资产负债表去承接私人部门的承接意愿。时间换空间，恶性循环，因为政府部门的承接并不改变贫富差距增大这个事实，反而吹高整体资产价格，同时更进一步的扩大赤字，让一个国家的经济愈发的依靠债务而不是经济增长。 以上是一个短总结，过去二十年是怎么回事大家心里都有数，不用再说了。 于是走到了K型经济。 K型经济的上涨部分，都是来自于不得不花的钱。比如AI，说是赌国运也好奇点也罢，这个钱是不得不花的。这两天的讨论很多，说华尔街短视，看见资金价格高了，企业现金流转负了就不高兴，但是对于AI企业来说，现在是生死战，决定日后产业地位的。这一部分就是不得不花的钱，资金价格再高也得投下去。所以从这一点来说，AI肯定没到头，也不可能到头，但是市场会跟着变，观察你的guidance、盈利质量、资产负债表结构，等等。这也不能怪华尔街的，我是把钱借给你的人，我担心自己的钱再正常不过了。包括什么医疗、军工、能源、AI基建，这些也都是不得不花的钱。不得不上涨。 于是就把K型经济的下行部分挤出去了。我同样有东西可以投资，我肯定去投不得不花的钱的那一部分，剩下来的传统老登板块，你的营收在收缩，你的未来没有想象力，那边AI公司和财政部愿意花这么多的利息来和我借钱，你这里有什么。所以我写了那个养牛的东西。说明什么，高昂的资金价格破坏资本形成，我虽然企业还开着，东西继续生产，但是我没有资格扩张了，没有机会招人了，我借不到钱了。所以这一部分的经济实际上形成了停滞。 从这一个角度来说，通胀的一部分是高资金价格造成的。上面的部分是不断推高的资金价格挤利润率，增长的开支抬高整体价格。下面的部分是基础生产永远跟不上市场需求，supply shock, 供给小于需求。 此二者什么时候能达到一个平衡？ 要不是资金价格过高，企业不愿意借钱了；要不就是市场风险太大，投资人不愿意给钱了。这两者是向当中集中的。所以我们看到老登板块越来越不行，因为借不到钱；市场在板块之间轮动加剧，因为要找能放心借出去的钱。 但是整体来说，这一过程中，资金价格还是向上的，因为市场会变得更集中和更保守。所以我们看公司债方面，高质量的利差依旧很紧，下面的越来越不行。分化。这时候要从两个角度考虑，投资人的角度不再那么看饼了，因为成本太高，压缩我这里的短期利润并且增大久期风险。但是从企业面，我们做股指，整体肯定还是向上的，因为全市场的资金加剧会往这比如说五百多家或者两千多家企业流。不冲突。轮动在这里已经是价格清算的一部分了，淘汰盈利太慢的不确定性太高的。但是也不妨碍钱会持续进来，因为没有地方可去。 那么回到收束路径上，这个东西是不是有风险？有，集中度过高容易引发金融危机，伤害实体经济，抬高整体通胀。那么剩下来能怎么走？ 1. 等待通胀下降。为什么说要等，因为政策没有用。降息的情况我们去年一年看到了。只要财政部还要扩大赤字，只要市场还需要抢资金，降息只能起到半年的作用，最终资金价格还是要上去的。加息呢，则让资金价格更高，加剧风险。而且这里面有第二个反身性，就是风险预期越高，路径越不明确，价格下行风险越大，资金就会越保守，资金价格就会越高。反向的加剧。那么所谓的等，就是等通胀到了一定程度以后破坏投资意愿，或者破坏需求。 2. 财政整顿。开源节流，增税，削减支出，提高财政效率。做不到的，短时间也没有效果。做得太快反而造成衰退。 3. 让AI和相关投资尽快转化为生产率和现金流。所有人都在赌这个，但是多快能够广义扩散，不知道，这件事不是自动发生的。没有人知道市场等得起等不起，持续的资金价格高位伤害整个经济。 4. 允许部分资产、企业和投资项目完成价格清算。传统行业、地产、低评级企业和高估值资产下跌，融资需求下降，最终令债券重新有吸引力。风险在于不知道清算是否只控制在相关板块内。 5. 央行重新成为久期买家，例如停止QT、恢复QE或采取某种收益率压制。有财政主导和货币贬值风险，压力可能从真实利率转移到BE、美元或黄金。 几件事情是同时在发生的。总在说美联储怎样美联储怎样，美联储现在的路线是很清晰的：允许有条件的价格清算。因为约束很确定，很多东西动不了。美联储有限降前端，财政继续供给，AI继续投资，传统部门继续被挤压，直到就业或金融稳定出现足够明显的破坏。 至于其他的东西，美联储动不了，加息降息都没有用，那么就是利用市场本身去挑选清算对象。但是这个就像刚才说的，必然让资金变得更保守。所以为什么要加强流动性管道，为什么要稳定银行体系，怕出事故。所以也是为什么要鹰派，为什么后撤Fed Put，保证价格清算机制，不然我一个那么大的美联储，什么事情都做不了了。 那么有人问了，这样的情况下，财政部难道不救长债吗？ 这也要分几个角度来看。一个是，美联储归根结底在长期上其实是在配合财政部，因为有一个鹰派的美联储，才会让市场觉得债务不会货币化。其次，企业是抢钱是抢不过财政部的。体量根本不好比，买家也不来自同一个篮子。而且财政部背后有央行啊。第三，就是一个比较通俗易懂的说法，看你是从好的方向理解还是不好的方向理解。财政部和美联储以整顿金融纪律为名，献祭一部分低质量资产和低质量项目（人群）搞价格出清，吸引债务配置。 所以这一预期有什么呢？我也零零散散说了很多次了。 · 允许估值和低回报项目出清； · 不保护所有资产价格； · 保证支付、回购、银行融资和国债市场仍然运转； · 在系统性流动性断裂时提供后盾； · 但又不能让市场相信每次损失都会被货币化。 因为： 1. 通胀仍不允许大规模QE； 2. 美联储即使降前端，也不会迅速购买久期； 3. 财政供给不会因收益率上升立即收缩； 4. AI和战略投资的资金需求也不会因价格上升立即消失； 5. 因此长端只能通过更高收益率寻找私人买家。 这种时候怎么配置资产呢。我看好多人赌这个。 首先我们不要去做利率见顶的假设，没有意义，因为利率只是表象，市场定价资金质量。押高位震荡和分化持续，去全面看空没什么意义。现金流质量比估值便宜更重要，融资独立性比增长故事更重要。做分化，做等权，保持下场，避开估值。 然后做转折做拐点的这个思路，也不要光盯着利率，要看到融资需求进一步被摧毁，债券开始对利空钝化，价格敏感类融资需求开始明显收缩。 最后所谓的救市，等高资金价格开始穿透就业和信用。比如我们现在看到CCC恶化, BB稳定, IG稳定，那么是不是能看到CCC恶化, BB恶化, IG也开始走阔。 资金依赖度。

反身性 价格趋势与投资者的认知之间存在着强烈的反身性，所以很多股票跌下来无人问津，涨起来都觉得看懂了； 而投资者的认知与偏好又会很大程度上影响估值。即股票价格趋势与股票估值之间也会互相传导互相作用。 比如在下降趋势中，不要去赌估值能抬升，因为趋势影响投资者认知，投资者认知又会影响估值，拐点只有一个，你的胜率会低很多，赔率也不见得高。 所以，在上升趋势和下降趋势中，都有对应的可以取得较高胜率的模式，而且赔率也不错。结合一定的仓位管理，自然能把回撤控制好，获取合理的、超越市场的回报。